最新一項接收稱，報酬智能縱然沒轍包辦醫生對熏染了沉重宏病毒的人的安排局面包車型的士評論和介紹，但它無妨輔助人們確定一個未熏染的人是否會在熏染新冠宏病毒后喪失，其透徹性高達90%。

其余，哥本哈根大學的接收人員創作，一旦因熏染宏病毒而入院，安置機無妨以80%的透徹率探求患者是否需要佩戴透氣器。多么做，安置機還無妨輔助決定誰應當排在火線注射疫苗。依照這項接收，對患者熏染新冠宏病毒后是否應用透氣器熏陶最大的因素程序為：BMI、年齡、高血壓、神經體制病癥、耐心遏制性肺病、哮喘、糖尿病和心臟病。

自2019新冠宏病毒第一次爆發爾后，接收人員歷來鼎力于開辟安置機模型，依照病史和健康數據探求人們將受到毒病的熏陶水平。接收巨匠表露：她們發源接收模型的初志是計劃輔助病院處治資源緊缺標題，因為在第一波疫情中，病院擔心沒有充溢的透氣器給重癥監護患者應用。

接收人員將3944名丹麥新冠宏病毒患者的健康數據輸入安置機步伐，演示安置機來辯別兩個病家的既往病癥和她們對抗宏病毒的情勢和聯系性。截至表露，年齡和BMI是丈量一局部受新冠宏病毒熏陶水平的最完備決定性意志的參數。但縱然是女性，有高血壓或神經體制病癥，喪失或附麗透氣器的大約性也會縮小。

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